1AI工具發表
ChatGPT Chrome 擴充功能改版，能跨分頁讀資料，Work 模式可填表單、發訊息
據 INSIDE 報導，OpenAI 於 10 月 15 日透過官方 X 帳號宣布，將電腦操作能力帶給 Chrome 使用者。Chat 模式可跨分頁蒐集資訊；Work 模式能操作分頁，代為發送訊息、填寫表單、下載檔案與整理分頁。
官方列出七個提示詞範例，包含比較商品頁、解釋文章論點、比較定價方案、填報名表並在送出前停止。瀏覽器側邊聊天也同步改版，完整對話紀錄會出現在側邊欄，觀看有字幕的 YouTube 影片時，也能依帶時間軸的逐字稿回答問題。
權限方面，ChatGPT 預設在接觸每個新網站前會依網域詢問，選項有允許一次、此網站一律允許、所有網站一律允許或拒絕，其中「所有網站一律允許」被標為較高風險。存取瀏覽紀錄同樣屬較高風險，每次使用都要個別確認。OpenAI 提醒，網頁內容、選取文字與影片字幕應視為不可信任內容，避免透過瀏覽器任務傳送機密或高度敏感資料。
OpenAI 先前推出的 ChatGPT Atlas 瀏覽器已退役，不再收到更新，官方說明書籤不會自動轉移，開啟中的分頁與瀏覽紀錄則可能不會自動轉移。
2AI產業趨勢
Mercor 研究：美國 90% 工作時數落在 AI 基準測試覆蓋不足的任務上
據 Mercor 研究網頁，該公司以美國勞工部 O*NET 分類為基礎，涵蓋 923 種職業與 18,797 項工作任務，並選取 29 個 AI 基準測試製作「基準地圖」。研究估計，美國工作時數中有 90% 落在現有基準覆蓋很少或沒有覆蓋的任務上。
判定方式是以 LLM 評審將基準提示對應至 O*NET 任務，至少對應到 5 個基準提示的任務計為「覆蓋」。在其資料集中，923 種職業只有 208 種至少有一項任務達此門檻，22 個職業家族中有 6 個沒有符合條件的職業。工作時間占比的估算，結合覆蓋估計與 Hatgis-Kessell 等人對各任務工時占比的估計。
覆蓋並非隨機分布。Mercor 指出，被標記為 AI 暴露的任務約有 6 倍可能出現在基準中；控制 AI 暴露後，薪資總額較高職業的任務也較常被涵蓋。研究也提到，清單中的基準重度覆蓋高 AI 暴露律師的任務，卻幾乎未涵蓋同樣高 AI 暴露的法律秘書或法院書記官的任務。
Mercor 說明，29 個基準的清單並非完整或完全具代表性的樣本，因此結果屬暫定。
3AI模型
Apple 與 Meta 攜手，8,160 億參數 Muse Spark Open 可在 Mac Studio 運行
據 INSIDE 報導，Meta 於 10 月 15 日推出開放權重模型 Muse Spark Open，宣稱是目前美國能力最強的開放權重模型，參數規模為 8,160 億個。模型可免費下載，授權條款允許商業使用。
Meta 與 Apple 合作，透過 Apple 的 MLX 框架，讓模型能在兩台或四台搭載 M5 Ultra 晶片的 Mac Studio 上運行。據報導引述 Axios，雙方為此合作數月。祖克伯在 X 發文感謝 John Ternus 與 Apple。
兩家公司過去有過摩擦。2018 年 Facebook 爆發劍橋分析資料醜聞時，庫克表示自己不會讓自己陷入這種處境，祖克伯隨後批評這番話「極度輕率」。2021 年 Apple 推出限制 App 未經同意跨 App 與網站追蹤的隱私措施，祖克伯曾告訴員工要讓 Apple「付出代價」。
Meta 首席 AI 負責人 Alexandr Wang 表示，模型在使用者設備上執行時，Meta 無須接收開發者輸入的提示詞與其他資訊。
4AI應用
Claude Code 團隊如何做程式碼審查
據 Claude Code 團隊 10 月 15 日發布的工程文章，從 6 月到 9 月，Claude Code 合併的 PR 數量增加超過一倍，被還原的 PR 比例下降超過 40%。
文章把程式碼審查分為發布前找出並修正問題，以及建立團隊共享的背景知識。多數變更在請人審查前，已至少由 Claude 審查和修正過一次。團隊希望多數 PR 最多只需一位人類參與（作者也可算在內），並以還原率和事故率不增加為護欄。衡量指標包括每個 PR 的人工核准數、人工留言數與等待人工處理的時間。
PR 前，Claude 執行測試、建置和 linter，另一個使用新上下文的 agent 審查 diff。PR 階段由多個 agent 平行找 bug，verifiers 對發現投票，再依嚴重程度排序；安全審查為獨立流程，未解決的發現會阻擋合併。
核准層級由風險分類器分為不需人工、一位或兩位人工，某些路徑一律需要人工。合併後先在功能旗標下內部使用，再逐步發布，作者與 on-call 監看，可關閉旗標或還原損壞的建置。
5AI應用
英國擴大 AI 資安防禦，已在政府系統發現 1,352 項漏洞
據 iThome 報導，英國政府於 10 月 12 日宣布擴大運用頂尖 AI 模型強化資安防禦。先前兩項試行計畫中，AI 協助在 18 個政府部門的 548 個程式碼儲存庫找出並處理 1,352 項漏洞。
英國 AI 事務部長 Kanishka Narayan 在公開演說中表示，政府中央漏洞監控服務已將發現弱點後的修復時間從 50 天縮短至 8 天。接下來英國將擴大運用 AI 強化政府系統防禦，優先處理高風險系統的安全弱點。
在風險面，英國政府正與國家網路安全中心（NCSC）、AI 安全研究所（AISI）及相關部門，研擬 AI 代理造成嚴重危害時的應變措施，這部分仍在研擬中。
政府也考慮調整國會審議中的《網路安全與韌性法案》（Cyber Security and Resilience Bill）及相關制度，以因應 AI 網路攻擊與失控風險，加強醫療、能源及飲用水等必要服務的防護，並研議如何通報 AI 相關事故及險些造成損害的情況。
